秦巴中部山区耕地土壤速效钾空间变异及其影响因素

陈 洋， 齐雁冰，2*， 王茵茵，3， 张亮亮， 刘姣姣

1.西北农林科技大学资源环境学院， 陕西 杨陵 712100 2.农业部西北植物营养与农业环境重点实验室， 陕西 杨凌 712100 3.中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心， 陕西 杨凌 712100

秦巴中部山区耕地土壤速效钾空间变异及其影响因素

陈 洋1， 齐雁冰1，2*， 王茵茵1，3， 张亮亮1， 刘姣姣1

1.西北农林科技大学资源环境学院， 陕西 杨陵 712100 2.农业部西北植物营养与农业环境重点实验室， 陕西 杨凌 712100 3.中国科学院教育部水土保持与生态环境研究中心， 陕西 杨凌 712100

为探究土壤速效钾空间异质性及其影响因素，以秦巴中部山区的碑坝镇、福成乡、白玉乡为研究区，基于104个耕层土壤采样点，运用经典统计学和地统计学方法揭示速效钾的空间变异特征，并利用相关分析、方差分析、冗余方差分解法研究不同因素对其空间变异的影响.结果表明：研究区土壤中w(速效钾)为55～156 mgkg，平均值为125.99 mgkg，表现出中等程度变异性(变异系数为14.07%).地统计分析显示，各理论模型中以高斯模型对w(速效钾)的拟合效果最佳，块金效应为16.95%，变程达1 454 m，具有强烈空间自相关性，其空间变异中结构变异占优、随机成分较少；速效钾呈地带性分布，自中部河谷低地向东西部山地丘陵呈增加趋势.定量分离结果表明，各类因子总体解释了48.67%的变异信息，土壤因子(土壤类型、土壤质地、成土母质、pH)、地形水文因子(海拔、坡度、地下水深度、地表产水量)、人为因素(施钾量、种植制度、耕层厚度、到村中心距离)的综合解释能力依次为35.39%、17.14%、9.96%；就单因子而言，施钾量、土壤类型、海拔、pH、土壤质地、成土母质的解释能力达35.35%、31.02%、28.39%、26.23%、21.96%、20.74%，并在P<0.001水平上表现出强烈显著性，是土壤速效钾变异的主要因素.

空间变异； 速效钾； 影响因素； 变量分解； 秦巴中部山区

速效钾是参与植物生物化学过程并贯穿整个生命周期不可或缺的营养元素[1]，对作物健康乃至农业稳产具有重要意义.作为土壤速效钾的基本供体，钾素是地壳中第四位最丰富的矿质营养元素，然而能被植物吸收利用的部分只占2%[2].近年来，耕地资源利用强度加大导致钾素供应亏缺，难以满足作物生长需求，特别是我国土壤钾素耗损严重，钾肥进口量长期居于世界第一位[3]，土壤钾素供需不平衡已逐渐成为部分地区耕地资源可持续利用和农业可持续发展的限制因素.速效钾是土壤钾素供应能力的重要指示性指标[1]，探究其变异格局，厘清其空间分布与自然环境及人为活动之间的关系，可为指导农业生产、科学施肥、增强土壤钾素保育能力提供基础信息.

国内外学者主要运用地统计和GIS技术相结合的方法研究土壤速效钾的空间异质格局，发现其与区域地质基础、气候、植被、地形、水分、人类活动等因素密切相关[4- 7].基岩与母质在很大程度上决定了土壤类型，是土壤速效钾空间异质性的内在驱动，而各类型土壤钾素有效程度的不同根源于黏土矿物类型的差异，研究证实，地表含钾矿物主要为云母和长石类原生矿物及其风化后的次生矿物[8]，并且质地黏重的土壤钾素含量较高.气象因子(如水热梯度等)差异通常与土壤钾素含量表现出宏观趋势，水文、地形因子等则在微观范围内作用更明显，这些外源环境因子在一定尺度上起着调节、再分配的作用.耕作制度、培肥、田间管理等随机干扰对速效钾的影响程度在一定范围内高于结构因素，在耕地和非耕地尤其如此[6- 7]，人为因素不仅影响速效钾的分布差异，更影响土壤钾素的供输平衡.

目前，针对土壤速效钾的变异机理存在广泛共识[9- 10]，但仍处于定性分析层面，缺乏对其影响因子作用大小的量化分析.基于线性模型的冗余分析(redundancy analysis，RDA)方差分解法，以典范决定系数大小表征单因子或多组分因子对因变量的影响程度[11]，现已应用于土壤性质的环境解释研究.如邵芳丽等[12]分离了北京山区土壤因子与地形因子对森林土壤性质的耦合关系；张娜等[13]以海拔、凹凸度、坡度为解释变量，析出了它们对阔叶林土壤养分变异的纯效应与组合效应；吴敏等[14]等量化了土地覆盖类型、坡位、岩石出露率对有机碳空间分布的解释程度.但从相关文献来看，对土壤性质变异的影响因素定量分析报道仍存在明显不足：①土壤性质的影响因素考虑不充分.地形因子因能较好地刻画土壤性质的地带性分异规律而受到较大关注[14- 15]，相比而言，少量学者定量分析了土壤母质、类型、质地等土壤因素以及水文气象因素、人为活动对土壤变异的影响[16- 17].②相关的定量研究较多地针对土壤多种性质或针对有机质、氮素等单一性质[12，17]，而鲜见对土壤钾素的研究，特别是在我国耕地复种指数增高、土壤钾素供应严峻的背景下，对速效钾变异的影响因素缺乏量化认识.鉴于此，该研究以秦巴中部山区的碑坝镇、福城乡、白玉乡为案例区，以耕地土壤速效钾为目标变量，采用冗余分析方差分解法分离土壤因子、地形水文因子、人为因素三者之间的关系，并量化各因子对速效钾变异性的影响力，以期为该地区土壤钾素调控、生态环境与农业可持续发展提供参考.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于秦巴中部山区的陕西省南郑县南部(107°04′07″ E～107°22′49″ E、32°24′08″ N～32°39′42″ N)，总面积426.76 km2.该区属北亚热带季风气候，冬夏分明，温暖湿润，年均温度9.7～13.3 ℃，多年平均降水量为1 000～1 410 mm，>10 ℃积温在3 570～4 590 ℃之间，无霜期235～251 d.海拔为573～2 400 m，河流与山地相间分布，发育有碑坝河、白玉河等，地貌类型为沟谷、丘陵、山地.适宜水旱多种作物类型生长，以种植水稻、小麦、玉米、油菜、土豆为主，主要种植制度有轮作(油菜-水稻、油菜-玉米、马铃薯-水稻)、间作(玉米-马铃薯)、单作(玉米、水稻).土壤发源于砂岩、花岗岩、石灰岩母质，含冲积物、坡积物、泥质风化物等类型；土壤类型主要为雏形土、淋溶土和人为土.

1.2 数据来源与采样

研究数据来源于南郑县测土配方施肥工作专项.于2009年9—10月在玉米、水稻等作物收割后，根据区域土壤母质、耕地类型、耕作制度、地形、水文等因素对耕地土壤进行布点采样(见图1)，采样点共计104个.在每个采样点周围10 m×10 m范围内由四角及中心共采集5个土样(0～20 cm)，混合均匀后分至1～2 kg装袋.土壤样品经风干、研磨、去杂、过筛后，采用乙酸铵浸提-原子吸收分光光度法测定w(速效钾)，采用比重计法测定土壤质地，采用电极电位法测定pH[18].在采样的同时，应用GPS仪获取采样点坐标、海拔等信息，并调查作物类型、耕作方式、熟制、钾肥施用量(2008年10月—2009年10月期间样地地块化学钾肥和有机钾肥施用总量).

图1 研究区位置和采样点分布Fig.1 Location of research area and sampling sites

1.3 数据处理方法

基于已有研究[7-10]，选取测土配方施肥样地地块情况调查表中的12个指标：①土壤因素，如土壤类型、成土母质、土壤质地、pH；②地形、水文因素：海拔、坡度、地下水深度、地表产水量；③人为因素，如种植制度、耕层厚度、到村中心距离、施钾量.其中，土壤类型、成土母质、土壤质地、种植制度等为定性变量，运用哑变量方法[15]将其量化编码；坡度以地理空间数据云平台上水平方向分辨率为30 m的数字高程模型为基础，通过ArcGIS 10.2计算得到.

土壤中w(速效钾)的描述采用统计分析、正态分布检验、回归分析在SPSS 21.0软件中进行.其中，w(速效钾)在不同定性变量条件下的单因素方差分析(one-way ANOVA)采用最小显著差数法(LSD)，与定量因子之间的相关性分析采用Pearson双侧显著检验.变异系数(coefficient of variation，CV)用以描述w(速效钾)分布的离散程度，一般的评估标准可分为弱变异(CV<10%)、中等变异(10%≤CV≤100%)、强变异(CV>100%).土壤中w(速效钾)的半方差模型拟合及相关参数计算在GS+9.0中进行，变异模型中块金值(C0)为试验误差或小于试验采样尺度上的耕作制度、施肥管理等引起的随机变异，偏基台值(C)表征地形、母质、水文等自然因素引起的结构变异，基台值(C0+C)为二者之和，表征系统的总变异，块金效应〔C0(C0+C)〕为变量空间结构特性的度量.

土壤速效钾的空间变异性受内在、外在等多因素共同制约，为解析其变异复杂度，采用冗余方差分解方法[19]，分离不同组分因子对土壤速效钾变异性的影响力.方差分解是将土壤中w(速效钾)与各因子之间进行相关和多元回归分析，计算各影响因子与w(速效钾)的回归平方和之和与所有因子对w(速效钾)回归的总平方和(拟合值的平方和与残差平方和)之和的比值，从而确定环境梯度中的主导因子，关于该方法的应用参见文献[11- 12].运用R 3.03平台上的Vegan数据包中varpart函数析取各因子组的纯效应、组合效应；采用envifit函数对单因子的重要性进行排序与显著性检验[20].

2 结果与分析

2.1 土壤中w(速效钾)描述性统计特征

统计分析显示，研究区耕层土壤中w(速效钾)为55～156 mgkg，平均值为125.99 mgkg，依据全国二次土壤普查土壤肥力分级标准[21]判断其土壤肥力处于中等水平，基本能够满足当地水稻、玉米、小麦等作物的生长需要，但考虑到区域水土流失的环境背景与较高的复种指数，有必要重视土壤钾素保育.w(速效钾)的最大值与最小值之比为2.82，变幅较小，变异系数为14.07%，属于中等弱变异.另外，从分布形态上看，w(速效钾)数据呈尖峰负偏态分布(峰度为-1.60，偏度为3.76)，未能通过5%水平的Kolmogorov-Smirnov检验，经对数转换后符合正态分布，满足地统计分析需要.

2.2 土壤速效钾空间变异特征

以900 m为分离间隔、13 500 m为有效分离距离，计算土壤速效钾的全向半方差函数(见表1).依据决定系数接近于1、残差趋向于0的原则选择最优理论模型，结果显示，高斯模型(Gaussian)的拟合效果最佳，虽然由于采样点分布离散导致模型拟合程度相对较弱，但半方差函数依然能够反映土壤中w(速效钾)良好的空间结构(见图2).

由表1可知，不同模型下土壤中w(速效钾)的块金值均较小，说明在该观测尺度下存在一定的试验误差或随机变异；偏基台值相差不大，表明其具有稳定的结构性.w(速效钾)的块金效应为16.95%(小于25%)，表现出强烈的空间自相关性，说明研究区土壤中w(速效钾)的空间变异受自然因素(如母质类型、地形、水文等)的控制，而人为活动(如土地开垦、培肥、耕作制度等)的贡献较小.相关研究也发现，秦巴中部地区耕地[22]、园地[23]等土壤钾的有效性由结构因素占主导，人为因素的影响具有一定的局限性.该研究再次证明秦巴中部地区土壤钾素供应与背景环境之间存在强烈的环境相关性，因此可采取因地制宜的培肥措施增强土壤钾的保育能力.

图2 研究区土壤中w(速效钾)的半方差函数Fig.2 Isotropic semivariogram of available potassium in the study area

理论模型块金值偏基台值基台值块金效应∕%决定系数残差变程∕kmGaussian0．00790．03870．046616．950．6133．446×10-41454Linear0．00370．04680．05067．620．2166．956×10-41339Spherical0．00230．04430．04664．940．6123．401760Exponential0．00010．04660．04670．210．5404．237×10-41950

2.3 土壤速效钾空间分布特征

根据陕西省第二次土壤普查对w(速效钾)的分级结果[24]〔第二等，w(速效钾)为150<～200 mgkg；第三等，w(速效钾)为120<～150 mgkg；第四等，w(速效钾)为100<～120 mgkg；第五等，w(速效钾)为70<～100 mgkg；第六等，w(速效钾)为50<～70 mgkg)〕，研究区土壤中w(速效钾)主要处于第三等和第四等水平，这2个等级区间采样点个数约占采样点总数的36.54%、51.92%.基于点值法绘制土壤中w(速效钾)的空间分布如图3所示.由图3不难发现，土壤中w(速效钾)处于第五等、第六等的采样点主要分布在沿河流的洼地汇水区，处于第四等的采样点主要分布在阶地，处于第三等和第二等的采样点分布地势较高、离河流较远.总体而言，研究区土壤中w(速效钾)由中部河谷向东西两侧丘陵山地呈增加趋势.

图3 研究区土壤中w(速效钾)的空间分布Fig.3 Spatial distributions of soil available potassium in the study area

2.4 速效养分空间变异的影响因素

2.4.1 土壤因子对速效钾空间变异的影响

2.4.1.1 土壤类型

土壤类型反映区域内自然地理条件的综合变化，不同类型土壤的机械性质、化学组分、生物活性等存在一定差异.该研究区内不同土纲和亚纲下的w(速效钾)差异达到显著水平(P<0.05，F=4.569)，土壤中w(速效钾)表现为人为土<雏形土<淋溶土.究其原因，主要是由于水耕人为土(水稻土)中铁、猛等交换土体中的钾而产生置换淋失，而淋溶土中黏土矿物为富含钾素的水云母、蛭石、绿泥石和高岭石等[8，10]，为耕层土壤速效钾的积累提供了内源，并且尤以黏盘湿润淋溶土中w(速效钾)为最高(见表2).低级分类下土壤所反映的背景环境信息较详细，从土类来看，w(速效钾)差异也达到显著水平(P<0.05，F=2.816).但总体来讲，各土纲隶属的土类间差异不甚显著(P>0.05)，而以黏盘湿润淋溶土和铁渗水耕人为土间差异性最大.变异系数表明，淋溶土和雏形土中w(速效钾)较均一，呈弱变异，以铁渗水耕人为土和简育水耕人为土为代表的水耕人为土中的w(速效钾)相差较大，为中等变异.

表2 不同土壤类型下土壤中w(速效钾)的统计特征

注： 表中小计为以土纲和亚纲级别进行统计分析，其差异性检验用AB表示，土类级别的差异性检验以ab表示.下同.

2.4.1.2 成土母质和土壤质地

母岩中的矿物分解是土壤钾素的基本来源，不同成土母质类型中的矿物成分差异较大，进而影响着土壤中速效钾的分布.统计分析结果(见表3)表明，研究区不同成土母质中w(速效钾)存在一定差异(P=0.045，F=2.782)，w(速效钾)平均值为123.31～133.00 mgkg，其中以坡积物母质发育而来的土壤中最高，冲积母质发育的土壤中w(速效钾)最低.从变异系数来看，以冲击物、石灰岩发育而来的土壤中w(速效钾)的变异系数较大，为16.58%、14.09%，表现出中等弱变异；以坡积物和泥质风化物的发育而来的土壤中w(速效钾)的变异系数较小，仅为7.79%、7.48%，呈弱变异.通常情况下，坡积物母质在其分选、搬运等形成过程中积累了颗粒较大的黏土、粗砂、碎石等，这些物质中富含较多的云母、长石等含钾结晶体，从而使其发育形成的土壤中钾素含量较高，w(速效钾)亦较高；而流水搬运堆积而成的冲击母质类受到水溶淋失作用强烈，由此发育的土壤中钾素相对较少，胡玉福等[25]在四川雨城区的研究也得到类似结论.

土壤黏粒含量决定土壤质地，不同质地土壤的持水性、孔隙度、黏性等特征各异，进而影响土壤钾素有效性[26].不同质地土壤中w(速效钾)表现为黏壤土>壤土>砂壤土>砂土，方差分析表明，其差异性达到显著水平(P<0.05，F=4.478)，其中壤土、黏壤土、沙壤土中w(速效钾)呈弱变异，而砂土为中等程度变异.这与Rosolem等[27]的研究类似，土壤颗粒越细、黏粒组分越多，速效钾含量越高.砂质土壤通体含砂物质多、颗粒大、透水性强，导致钾素流失率较大；而壤土中黏粒质矿物类型丰富、颗粒小，黏质阳离子对钾素产生了较好的吸附、保持作用.结合研究区土壤中w(速效钾)的空间分布(见图3)来看，河岸带砂质性土壤质地疏松、黏性差，速效钾容易流失，因而其含量较低.

表3 不同母质类型和土壤质地下土壤中w(速效钾)统计特征

2.4.1.3 pH

土壤pH影响K+的形态、含量及其空间分布，进而影响土壤钾素的固定、释放、吸附等迁移过程[3，9].线性回归分析(见图4)发现，研究区各采样点土壤的pH与w(速效钾)之间呈显著正相关(P<0.05).研究区土壤pH为5.4～6.8，随着pH增加，恒电位表面胶体产生新电荷，导致K+吸附量随之增加，同时在酸性至中性环境下，K+更容易代换Ca2+，从而钾素运移量减少、固定量增加[28].该研究表明，提高土壤pH能够提升钾素的有效性，这可为当地耕地土壤改良提供一定指导.

图4 土壤pH与w(速效钾)的相关性Fig.4 Correlation between soil pH and soil available potassium

2.4.2 地形水文因子

水分作为土壤钾素有效性的重要基质，通过影响钾素的释放和固定间接影响钾素的迁移量和有效性[29].Pearson相关分析表明，土壤中w(速效钾)与地下水深度呈显著正相关(R=0.22，P<0.05)，与地表产水量呈显著负相关(R=0.247，P<0.05)，这表明土壤中w(速效钾)随着地下水水位降低而升高；同时，地表水分越丰富，其含量越低，这是由于钾素受到地表水及地下水的淋溶、下渗作用而流失所致.地形通过调节水分、热量的空间分配以及外营力，间接影响土壤中w(速效钾)的分布.相关分析表明，土壤中w(速效钾)与海拔呈显著正相关(R=0.272，P<0.05)，与坡度呈正相关(R=0.149).

2.4.3 人为因素对速效养分空间变异的影响2.4.3.1 种植制度

秦巴地区的水旱作物以轮作、间作、单作的方式种植，这种复杂的种植制度通过耕地利用强度、管理措施及作物生长等影响土壤中钾素的有效性.由表4可见，研究区不同种植制度下土壤中w(速效钾)存在显著差异(P<0.05，F=2.983)，其中以油菜-玉米轮作制度下w(速效钾)最高(135.17 mgkg)，玉米单作制度下w(速效钾)最低(117.57 mgkg).从变异系数来看，除了玉米单作和马铃薯-水稻轮作制度下土壤中w(速效钾)的变异系数达24.00%、11.43%，表现出中等变异外，其他均为弱变异(变异系数为 5.11%～8.81%).轮作或间作制度下土壤中w(速效钾)高于单作制度，主要是由于轮作、间作的地块中作物根系繁密，易于将土壤深层钾素以翻耕、秸秆还田的形式归还于土壤表层，不仅抵消了作物对钾素的吸收而且还会产生富余，同时人为施肥较多也增加了土壤中w(速效钾)；而单作制度下翻耕和施肥水平相对较低，土壤中w(速效钾)也较低，这与韩春丽等[30]的研究结果类似.结合作物类型来看，油菜种植系统下土壤中w(速效钾)较高，主要因为油菜秸秆还田率较高，易分解吸收，并且油菜与其轮作的作物之间间耕期短，这就需要更多地施肥与翻耕.

表4 不同种植制度下土壤中w(速效钾)的统计特征

2.4.3.2 耕层厚度

耕层是作物生长的基质，其厚度是土壤水、肥、气、热之间协调的重要通径，对土壤中垂直方向上的w(速效钾)具有重要影响.回归分析(见图5)表明，耕层厚度对土壤中w(速效钾)具有显著影响(P<0.05)，当耕层厚度小于22 cm时，随耕层厚度的增加，土壤中w(速效钾)逐渐增加；当耕层厚度大于22 cm时，随耕层厚度的增加，土壤中w(速效钾)趋于降低.可见该地区适宜的耕层厚度为22 cm，有利于土壤速效钾的蓄积.有学者[31]认为，与其他营养元素相比，速效钾更易垂直扩散，受到深层土壤中作物根系的剧烈争夺；另外，耕层厚度增加对犁底层造成破坏导致土体潜水增加，从而减缓了钾素有效性的转换，亦加剧有效性钾素的淋溶下渗.由此建议，秦巴地区农业生产时耕层并非越厚越好，应避免浅耕或深耕.

图5 耕层厚度与土壤中w(速效钾)的相关性Fig.5 Correlation betwee topsoil thickness and soil available potassium

2.4.3.3 到村中心距离

耕地距村中心的距离会影响农业生产决策以及耕作管理强度，进而影响土壤中速效钾的空间分布差异.以采样点距各村中心的距离作为描述性指标，分析其对土壤中w(速效钾)的影响.结果(见图6)表明，随着耕地到村中心距离的增加，土壤中w(速效钾)逐渐降低，二者之间的线性方程达到显著水平(P<0.05).原因可能是，到村中心的距离越近的地块人为活动强度相对较大，村庄周边耕地质量较好，菜地、园地较多，复种指数高、生产投入量大，农户耕作、培肥较为频繁，导致速效钾积累增多；此外，居民点附近有机肥如禽畜粪便、秸秆等均就近施用，有机肥中的钾呈离子态，施入土壤后能提高钾素的有效性.

图6 到村中心距离与土壤中w(速效钾)的相关性Fig.6 Correlation between distance to village and soil available potassium

2.4.3.4 施钾量

研究区耕地土壤以化学钾肥和有机钾肥施入为主，钾肥施用量与土壤中w(速效钾)的关系如图7所示.图7表明，土壤中w(速效钾)随着外源钾肥施用量的增加而增加，二者之间呈极显著正相关(P<0.01).有研究[32]发现，钾肥施入能够提升土壤中w(速效钾)，有机肥对土壤钾库和速效钾的增加明显.由此可见，施用钾肥对耕地速效钾变异性的影响显而易见.

图7 施钾量与土壤中w(速效钾)的相关性Fig.7 Correlation between potassium application amount and soil available potassium

2.5 土壤速效钾各影响因素的定量分离

注： a为排除人为和地形水文因子后，土壤因子独立解释部分；b为排除土壤和地形水文因子后，人为因子独立解释部分；c为排除人为和土壤因子影响后，地形水文因子的独立解释部分；d为排除地形水文因子影响后，人为和土壤因子共同解释部分；e为排除人为因子影响后，土壤和地形水文因子共同解释部分；f为排除土壤因子影响后，人为和地形水文因子共同解释部分；g为各组因子共同解释部分；h为残差，即未解释部分.图8 不同因子组对土壤中w(速效钾)变异的影响Fig.8 Effects of different affacting variable sets on soil available potassium

为深入探讨各影响因子对速效钾变异的影响程度，将各影响因子作为解释变量，进行方差分解与重要性排序.由图8可见，12个影响因子对土壤速效钾变异的总体解释能力达48.67%，表明其能够较好地反映该景观尺度下速效钾的空间变异信息，不过仍有51.33%的信息尚未得到解释，对此还需进一步探究.不同因子组对土壤速效钾的影响程度不同，有25.62%、6.99%、3.94%的变异信息分别由土壤因子、地形水文因子和人为因子独立引起；从组合效应来看，土壤-地形水文因子、地形水文-人为因子、土壤-人为因子依次解释了3.62%、1.64%、3.94%的变异信息，还有4.38%的变异由三组因素共同引起.各因子组的综合解释能力依次为土壤因子(35.59%)<地形水文因子(17.14%)<人为因子(9.96%)，表明土壤因子是研究区土壤速效钾变异的关键因素，从变异结构来看，结构性因素的影响力远高于人为作用，这与2.2节部分半方差分析结果一致.

12个影响因子重要性排序与显著性检验结果如表5所示.其中，施钾量、土壤类型、海拔、pH、土壤质地、成土母质的解释能力达35.35%、31.02%、28.39%、26.23%、21.96%、20.74%，在P<0.001水平上表现出强烈显著性，表明它们是土壤速效钾空间分布差异的关键因子；地表产水量和地下水深度在P<0.01水平上表现出极显著性，解释能力占15.21%、12.53%；其余因子的解释力较小，仅为3.59%～6.69%.

表5 各影响因子重要性排序和显著性检验结果

注： ***表示P<0.001；**表示P<0.01；*表示P<0.05；❋表示P<0.1.

3 讨论

研究区耕地土壤中w(速效钾)平均值为125.99 mgkg，处于中等水平，在经向上，与同处秦巴中部的镇安县(129.09 mgkg)[22]和汉台区(120.70 mgkg)[33]土壤中的w(速效钾)十分接近；在纬向上，低于秦岭北坡地区猕猴桃园的360.41 mgkg[34]，高于巴山南部铜梁境内植烟土区的81.31 mgkg[35].由此可见，秦巴山区土壤中w(速效钾)呈自南向北逐渐增加的空间格局.其原因是该地区地处南北过渡地带，纬向上地带性分异特征明显，土壤中w(速效钾)的分异更多地是由水热梯度差异引起，秦巴南侧水热资源丰富，基岩风化、分解速率快，淋溶作用强烈，造成土壤中钾素损失，同时也与地带性种植制度有关.

土壤速效钾空间分布受多种成土因素的综合影响，各因子及其协同效应的作用方向与大小存在差异.土壤因素是速效钾空间分异的内在根源，其与土壤中w(速效钾)之间存在高度相关性[3，8].不同土壤类型间w(速效钾)存在显著差异，主要原因之一在于形成各种土壤类型的基岩、黏土矿物、成土母质等类型不同.研究表明，黏土矿物是土壤钾素供应的初始来源[36]，也即原始状态下土壤速效钾的分布因母岩矿质成分而异.母质遗传了基岩矿物特性，并构成了钾素有效性的载体，该研究显示，成土母质是耕层土壤速效钾变异最重要的单因子.

土壤速效钾吸附性差、移动性强的特征，决定了其受外源环境因子的影响较为强烈.研究发现，土壤速效钾含量受地形影响[5，13]：①地形差异影响着人类活动强度和地质营力大小的差异，进而影响速效钾的供输；②地形产生的环境梯度(如阴阳坡、坡位、河段等)促进了钾素有效性在微观范围内的分化，总体上表现为随着海拔的升高而增加.水分作为速效钾迁移的活跃介质，其主要作用方向为淋溶流失和置换损失，在地表径流发达、潜水丰富的秦巴中部山区，水文因子对速效钾的逆向效应更为明显.有学者发现，河岸带土壤速效钾含量与到河流距离远近呈反比关系[22]，这与笔者的研究结果类似.

一般认为，耕地土壤速效养分含量受农业生产活动影响较大[3，8- 10].该研究也表明，人为活动强度、耕作制度、耕层厚度、施肥量等对土壤速效钾存在显著影响，但总体而言其影响力较土壤因子低.尽管土壤钾素的供应潜力受制于自然环境条件，但人为因素直接影响着土壤速效钾的输出和供应的平衡.作物通过根系吸附将有效性钾素带离土体造成土壤钾素亏损，人为活动通过施肥、灌溉、翻耕等补充钾素含量或改善钾素有效度的条件来稳定土壤钾素输出，然而这一反馈并非均衡，研究表明土壤钾素供应不足对农业生产的限制日趋严峻[37].鉴于此，考虑到秦巴中部山区土壤钾素原始供应有限，调控复种指数、增加有效钾施用是该区农业可持续发展的应有选择.

4 结论

a) 秦巴中部山区耕地土壤中w(速效钾)为55～156 mgkg，平均值为125.99 mgkg，表现出中等程度变异；土壤中w(速效钾)的空间分异特征明显，自中部河谷低地向两侧山地丘陵呈增加趋势；w(速效钾)的块金值为16.95%，呈强烈空间自相关性，变程约1 454 m，在该范围内结构性因素占主导.

b) 土壤速效钾空间分异是土壤因子、地形水文因子、人为活动共同作用的结果，各因子组的综合解释能力依次为35.39%、17.14%、9.96%.其中，土壤性质因素是速效钾变异的基础；外源自然因素(如地形和水热条件)通过改变成土环境制约着钾素的有效性及其空间迁移速率，是研究区速效钾空间分布的重要影响因子；人为干扰的影响力最弱，主要影响着钾素的供输平衡，却对土壤钾素保育具有重要意义.各单因子中，施钾量、土壤类型、海拔、pH、土壤质地、成土母质的解释能力达35.35%、31.02%、28.39%、26.23%、21.96%、20.74%，在P<0.001水平上表现出强烈显著性，是土壤速效钾空间变异的主要因素.

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Spatial Variability and Factors Affecting Soil Available Potassium in the Central Qinling-Daba Mountain Area

CHEN Yang1， QI Yanbing1，2*， WANG Yinyin1，3， ZHANG Liangliang1， LIU Jiaojiao1

1.College of Natural Resources and Environment， Northwest A&F University， Yangling 712100， China 2.Key Laboratory of Plant Nutrition and the Agri-Environment in Northwest China， Ministry of Agriculture， Yangling 712100， China 3.Research Center of Soil and Water Conservation and Ecological Environment， Chinese Academy of Sciences， Yangling 712100， China

The soil available potassium in Beiba， Fucheng and Baiyu towns in the central Qinling-Daba Mountain area was measured， and its spatial variability and affecting factors were analyzed based on 104 samples with the geostatistical classical statistics methods， as well as the correlation analysis， analysis of variance and canonical redundancy analysis. The results showed that soil available potassium ranged from 55 to 156 mgkg， with the average mean value of 125.99 mgkg. The coefficient of variation was 14.07%， which suggested soil available potassium had moderate variability. Geostatistical analysis indicated that the soil available potassium had strong spatial autocorrelation， and the semi-variogram was best fitted by the Gaussian model. Soil available potassium showed significant anisotropy， with the nugget-to-sill ratio being 16.95%， and the spatial autocorrelation ranges was 1454 m. Soil available potassium in this area was mainly affected by structural factors， while the influence of random factors was weak. Soil available potassium showed zonal distribution with gradual increase from valley to hilly. Quantitative analysis of the relationship between soil available potassium and influencing factors showed that all factors could explain 48.67% of spatial variability in this nutrient， 35.39% of which was explained by soil related factors (e.g.， soil type， soil parameter matter， soil texture and pH)， 17.14% by topographical and hydrological factors (e.g.， altitude， slope， depth of ground water and surface water yield)， and 9.96% by human factors (potassium application amount rotation system， topsoil thickness and distance to village). In terms of single influencing factor， potassium application rate， soil type， soil texture and soil parameter matter were able to explain 35.35%， 31.02%， 28.39%， 26.23%， 21.96% and 20.74% of available potassium variability， respectively. The factors were significantly correlated with soil available potassium atP<0.001 level， which were the main factors affecting the spatial distribution of soil available potassium in the central region of Qinling-Daba Mountain area.

spatial variability； soil available potassium； influencing factors； variance partitioning procedure

2016- 07- 01

2016- 11- 16

国家科技基础性工作专项(2014FY110200A08)

陈洋(1991-)，男，湖北竹山人，yazchen@163.com.

*责任作者，齐雁冰(1976-)，男，河南淮阳人，副研究员，博士，主要从事土地资源与空间信息技术研究，ybqi@nwsuaf.edu.cn

X825

1001- 6929(2017)02- 0257- 10

A

10.13198j.issn.1001- 6929.2017.01.47

陈洋，齐雁冰，王茵茵，等.秦巴中部山区耕地土壤速效钾空间变异及其影响因素[J].环境科学研究，2017，30(2)：257- 266.

CHEN Yang，QI Yanbing，WANG Yinyin，etal.Spatial variability and factors affecting soil available potassium in the central Qinling-Daba Mountain area[J].Research of Environmental Sciences，2017，30(2)：257- 266.